//读取网页html string text = File.ReadAllText(Environment.CurrentDirectory + "//test.txt", Encoding.GetEncoding("gb2312")); string prttern = "<a(\\s+(href=\"(?<url>([^\"])*)\"|'([^'])*'|\\w+=\"(([^\"]

# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" req = urllib.request.Request(html_doc) webpage = urllib.reques

1.利用Beautiful Soup去抓取p标签下class=jstest的内容 import io import sys import bs4 as bs import urllib.request # 改变标准输出的默认编码为utf-8 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf8') # 获取该页面编码并解码成utf-8 sauce = urllib.request.urlopen( 'http://flas

xml文档: <GetMatchingProductResult ASIN="B071LF9R6G" status="Success">...</GetMatchingProductResult> <GetMatchingProductResult ASIN="B0714BP3H4" status="Success">...</GetMatchingProductResult>

# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 #标签操作 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import re #如果是网址,可以用这个办法来读取网页 #html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" #req = urllib.request.Req

# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 #标签操作 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import re #如果是网址,可以用这个办法来读取网页 #html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" #req = urllib.request.Req

1.获取子标签: thr_msgs = soup.find_all('div',class_=re.compile('msg'))   for i in thr_msgs:     print(i)     first = i.select('em:nth-of-type(1)')     print(first)       >>>   <div class='\"msg\"'><em>佛山</em><em>1-3年&

最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM> Install-Package ScrapySharp 接下去我就去找package man

思路: 1.观察网页,找到img标签 2.通过requests和BS库来提取网页中的img标签 3.抓取img标签后,再把里面的src给提取出来,接下来就可以下载图片了 4.通过urllib的urllib.urlretrieve来下载图片并且放进文件夹里面(第一之前的准备工作就是获取当前路径然后新建一个文件夹) 5.如果有多张图片,不断的重复3-4 由于爬虫写得少,通过自己的调试,终于写了出来了 下面直接上代码: #coding = 'utf-8' import requests from bs

学习Python也有一段时间了,各种理论知识大体上也算略知一二了,今天就进入实战演练:通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫. 第一步:分析网站的请求过程 我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候,搜索Python,或者是PHP等等的岗位信息,其实是向服务器发出相应请求,由服务器动态的响应请求,将我们所需要的内容通过浏览器解析,呈现在我们的面前. 可以看到我们发出的请求当中,FormData中的kd参数,就代表着向服务器请求关键词为Python的招聘信息. 分析比较复杂的页面请求与响应信息,

首先从标题说起,为啥说抓取网站数据不再难(其实抓取网站数据有一定难度),SO EASY!!!使用Fizzler全搞定,我相信大多数人或公司应该都有抓取别人网站数据的经历,比如说我们博客园每次发表完文章都会被其他网站给抓取去了,不信你们看看就知道了.还有人抓取别人网站上的邮箱.电话号码.QQ等等有用信息,这些信息抓取下来肯定可以卖钱或者干其他事情,我们每天都会时不时接到垃圾短信或邮件,可能就这么回事了,有同感吧,O(∩_∩)O哈哈~. 本人前段时间了写了两个程序,一个程序是抓取某彩票网站的数据(双

最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM> Install-Package ScrapySharp 接下去我就去找package man

转自原文 网易新闻页面信息抓取(htmlagilitypack搭配scrapysharp) 最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM>

  一:目标 第一次使用Scrapy框架遇到很多坑,坚持去搜索,修改代码就可以解决问题.这次爬取的是一个斗图网站的最新表情图片www.doutula.com/photo/list,练习使用Scrapy框架并且使用的随机user agent防止被ban,斗图表情包每日更新,一共可以抓取5万张左右的表情到硬盘中.为了节省时间我就抓取了1万多张. 二:Scrapy简介 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中.

1.网站地址http://www.baicmotor.com/dealer.php 2.使用firefox查看后发现,此网站的信息未使用json数据,而是简单那的html页面而已 3.使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析 页面样式: 代码: def get_dealer_info(self): """获取经销商信息""" css_select = 'html body div.box div.news_wrapper div.

            获取你要抓取的页面 const string URL = "http://www.hn3ddf.gov.cn/price/GetList.html?pageno=1";            string htmlStr = null;            for (int i = 0; i < 10; i++)            {                try                {                    Sys

# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 #使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import re #如果是网址,可以用这个办法来读取网页 #html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" #req

这一篇首先从allitebooks.com里抓取书籍列表的书籍信息和每本书对应的ISBN码. 一.分析需求和网站结构 allitebooks.com这个网站的结构很简单,分页+书籍列表+书籍详情页. 要想得到书籍的详细信息和ISBN码,我们需要遍历所有的页码,进入到书籍列表,然后从书籍列表进入到每本书的详情页里,这样就能够抓取详情信息和ISBN码了. 二.从分页里遍历每一页书籍列表 通过查看分页功能的HTML代码,通过class＝"current"可以定位当前页码所在span标签,此s

开始学习网络数据挖掘方面的知识,首先从Beautiful Soup入手(Beautiful Soup是一个Python库,功能是从HTML和XML中解析数据),打算以三篇博文纪录学习Beautiful Soup的过程,第一篇是Beautiful Soup基础知识,后两篇利用前边的Beautiful Soup知识完成一个简单的爬虫,抓取allitebook.com的书籍信息和ISBN码,再根据ISBN码去amazon.com抓取书籍对应的价格. 一.Beautiful Soup简介 网络数据挖掘指

爬虫系统升级改造正式启动: 在第一篇文章,博主主要介绍了本次改造的爬虫系统的业务背景与全局规划构思: 未来Support云系统,不仅仅是爬虫系统,是集爬取数据.数据建模处理统计分析.支持全文检索资源库.其他业务部门和公司资讯系统重要数据来源.辅助决策等功能于一身的企业级Support系统. 介于好多园友对博主的任务排期表感兴趣,便介绍一下博主当时针对这个系统做的工作任务排期概要(排期表就是更加详细细分外加估算工时的一份excel表格,就不贴出来了): 1.总分四大阶段,逐步上线,最终达到预期规划